InTelliSpeechはどのように機能するのか
EnglishCentralでもっともユニークなのは、自社開発されたIntelliSpeech℠による発話評価システムです。IntelliSpeech℠による評価システムのおかげで、生徒が自宅学習を行う際のモチベーションを高く保つことができるという感謝の声を多くの教師からいただいています。一方で生徒からも、即時に行われるフィードバックとゲーム感覚でスコアアップにチャレンジできる仕組みに対する評価をいただいています。
EnglishCentralの IntelliSpeech℠は、世界100カ国を超える国々の学習者による6億以上のスピーキングデータを最新の機械学習システムで解析を行うことにより進化させています。以下の３つの側面から学習者のスピーキング力を評価しています。
発音：学習者のスピーキングを、6万4000を超えるトライフォン（音素の前後の組み合わせ）、強弱、韻律で判定します。
流ちょうさ：スピーキングの時間や音の空白期間の長さを測定して判定します。
完了率：すべての単語を欠落なく発話できたかどうかを判定します。
エラータイプ
Intellispeech℠によるフィードバックでは、以下のようなエラーが指摘されます。
| 表示方法 | エラータイプ | 例 |
|---|---|---|
| 間違えた単語を黄色で表示 | 発音が異なる場合 | (r)ucky |
| 間違えた単語を赤色で表示 | 発音されなかった単語がある場合 | do |
| ‘’P’’マーク | 流ちょうさ：不適切な中断やスピード | do (you) feel |
スピーキングスコア（セリフ
学習者スピーキングを行ったセリフごとに０～100点のスコアを獲得することができます。
上記のスピーキング内で犯したエラーによってポイントを失いますが、セリフ内の単語数に応じて付けられた重みで最終的な失点が決まります。セリフが短ければ短いほど、１つのエラーで失うポイントは大きくなります。
繰り返しセリフを練習した場合、最後に話したときのスコアが動画全体のスコアに反映されます。
スピーキングスコア（動画）
動画でのスピーキングスコアは、学習者が記録した各セリフのスコアを蓄積して（すなわち、加重平均をとって）算出されます。
Intellispeech℠は、他の学習者による動画のスピーキングスコアとの相対的な順位をパーセンテージで算出します。例えば、他の学習者と比較して上位75％であると判定された場合には、 “B+”のグレードを獲得することができます。
グレードを決定する順位付けのパーセンテージは以下のようになっています。
発音センター
発音センターは学習者の発音についてのフィードバックと進捗をトラッキングしており、学習者自身が自身の課題を正しく設定して練習をできるようにする機能です。
発音センターでは、４つのステップで行う学習サイクルに沿って学びます。
1. 好きな動画を選んでスピーキング
EnglishCentral内のどこでスピーキングを行っても（動画でもボキャブビルダーでも）、発音センターは発音に問題がるすべての単語の情報を収集しています。
2. 発音センターが苦手な単語を分析
学習者は発音センターが分析したが苦手な単語を、単語ベースでも音素レベルでも集中的に学習できるようになっています。
3. 発音コースや講師とのレッスンで演習
正しい発音を学ぶ手助けとして、学習者は発音用のコースやマンツーマンレッスンGoLive!を受講することができ、フィードバックを受けて流ちょうな発音を手に入れることができます。
4. 正しい発音をマスター
発音センターではすべての発音学習をトラッキングしており、３回正しい発音を行うことができた単語を自動的に学習対象から削除していきます。
発音コース
IntelliSpeech℠ は学習者が話す英語の情報をたくさん集めることで、各地域の母国語を話す人たちに共通する苦手な発音を明らかにしています。データ分析を通じて、Top 10チャンレンジという同じ母国語を話す人が苦手な発音にフォーカスして生きた英語を学べる学習コースを用意しています。日本語、韓国語、スペイン語、ポルトガル語、トルコ語、フランス語、ベトナム語、アラブ語のコースを利用できます。
EnglishCentralのスピーキングデータ
過去10年間、EnglishCentalの学習者によって多くのスピーキングデータ（世界100カ国以上からの6億データ）を集めることができました。
EnglishCentralでスピーキング判定を行う際の参照モデルは、（人工的に読まれたスピーキングを含む多くのコーパスとは異なり）ネイティブスピーカーが動画の中で話している生きた英語のデータです。
このデータをベースを用いて、年間50万回以上のマンツーマンレッスンで学習者の発音を分析している600人以上の講師からのフィードバックを加えて「機械学習のループ」を行えるようにしています。その結果、機械＝我々の学習プラットフォームは講師が提供するフィードバックから学ぶことができると同時に、講師も機械から提供される学習者の「強みと弱み」を学ぶことができるようになっているのです。
Hello and Welcome! My name is Gordon Bateson.